IL-AD
我们利用机器学习方法来适应纳米孔测序基对齐器，用于核苷酸修饰检测。我们首先应用增量学习技术来改进富含修饰的序列的基对齐，这些序列通常具有高度的生物学兴趣。在解析序列主干后，我们进一步对单个核苷酸进行异常检测，以确定其修饰状态。通过这种方式，我们的管道承诺实现单分子、单核苷酸和序列上下文无关的修饰检测
Spring AI Alibaba: 支持国产大模型的Spring ai框架
Spring AI Alibaba是阿里巴巴推出的一个专注于人工智能应用开发的框架，它基于Spring生态系统构建，旨在简化AI应用程序的开发流程。同时，Spring AI也充分利用了Java面向对象编程的优势，允许开发者通过熟悉的编程模式来操作复杂的AI模型和算法，从而加速了从概念验证到生产环境的
【AI知识点】近似最近邻搜索（ANN, Approximate Nearest Neighbor Search）
近似最近邻搜索（ANN） 是一种为了提升高维数据相似性搜索效率的技术，它在牺牲一定精度的前提下，大大提升了搜索速度。它被广泛应用于推荐系统、图像检索、文本相似性搜索等实际场景。常见的ANN算法包括局部敏感哈希（LSH）、图嵌入法（如HNSW）、矢量量化（VQ）等，它们通过不同的方式优化搜索过程，解决
使用webdataset进行多卡分布式训练
由于实验原因，需要用到webdataset在多卡上进行高效训练（主要是减少dataset加载图片在IO上浪费的时间），那么在单卡上训练的教程已经很多在教程了。在网上一顿搜索发现，官方给的样例（WebDataset + Distributed PyTorch Training）也没有具体解释一些参数的
给机器装上“脑子”—— 一文带你玩转机器学习
机器学习是一门研究算法和统计模型的学科，其目标是让计算机系统从数据中提取规律或“经验”，以提高完成特定任务的效率。机器学习的核心在于“自动化的学习过程”，与传统编程不同：传统编程要求开发者明确指令，而机器学习系统则依靠数据驱动，通过算法“自我学习”来做出预测、分类或决策。
应对AI与机器学习的安全与授权管理新挑战，CodeMeter不断创新引领保护方案
威步的CodeMeter系列为AI和机器学习应用提供全面的安全与授权管理解决方案，涵盖加密、授权和数据完整性保护，防止篡改、数据泄露和知识产权盗窃，助力企业保护其AI资产及数字知识产权，在激烈的市场中保持竞争优势。
python大数据：聚类分析
该算法的核心思想是通过计算每个点的可达距离（Reachability Distance）和核心距离（Core Distance）来确定数据点之间的密度关系，从而自动发现数据中的层次结构，而无需预先设定簇的数量。作为一种无监督学习方法，聚类分析不依赖于事先定义的标签或类别，而是通过对数据本身的特性进行
大模型生图安全疫苗注入——进阶解决方案与系统优化(DataWhale组队学习)
在之前的博客中，我们展示了如何利用**Qwen模型**进行文本改写，并通过多轮次对话优化模型的输出结果。然而，由于大语言模型生成结果的多样性和不确定性，确保生成文本的**安全性和语义一致性**仍然是一个挑战。 本篇博客将基于上一部分的代码实现，对其进行**扩展和深入探讨**；
带你迅速了解什么是人工智能
1950-1970 符号主义流派：专家系统占主导地位1950：图灵设计国际象棋程序1962：IBM Arthur Samuel 的跳棋程序战胜人类高手（人工智能第一次浪潮）1980-2000统计主义流派：主要用统计模型解决问题1993：Vapnik提出SVM1997：IBM 深蓝战胜卡斯帕罗夫（人工
【机器学习监督学习】：从原理到实践，探索算法奥秘，揭示数据标注、模型训练与预测的全过程，助力人工智能技术应用与发展
本文详细介绍了五种经典的监督学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林。线性回归适用于回归问题，模型简单且易于解释。逻辑回归适用于二分类问题，模型简单且易于解释。支持向量机在处理高维数据和非线性可分问题时表现出色。决策树易于理解和解释，但容易过拟合。随机森林通过集成多个决策树，提高了
MDPI旗下Energies“平替”：这本SCI又“水”又稳，不卡背景，25天录用吊打同行
包括：电气工程、电力系统、智能电网和微电网、电动汽车、能源与环境、可持续转型、生物能源、氢能链、分布式能源系统、碳排放与利用、清洁能源、能源和气候变化、风能、太阳能、热能和光伏、电池、燃料电池、电容器、智慧城市与城市管理、燃料等。前面小编解析了一本MDPI旗下能源电力类期刊《Energies》，陆续
【AI知识点】内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）
内部协变量偏移（Internal Covariate Shift） 是深度学习中的一个概念，它描述了在神经网络训练过程中，每一层的输入分布随着训练过程的变化而变化的现象。这种现象会增加训练的难度，导致网络收敛变慢，甚至可能影响模型的最终性能。
【福建医科大学附属第一医院-注册安全分析报告】
福建医科大学附属第一医院（以下简称“医院”）创建于1937年，是福建省首家公立西医医院。历经抗战的硝烟，告别动荡的岁月，百折不挠的附一人秉承“践行立德树人，守护生命安全，推动医学进步，促进人民健康”的使命，将医院建设成为福建省集医疗、教学、科研于一体的大型综合性三级甲等医院。医院综合实力雄厚，是福建
【机器学习】PyCharm更改缓存位置及历史缓存清理
跑训练模型的时候，会产生以G为单位的大量的缓存数据。因此在训练前，要将缓存路径改到空间更充足的盘。本文介绍了如何更改缓存位置，和清理历史缓存。
告别Print，使用IceCream进行高效的Python调试
本文将介绍**IceCream**库，这个专门用于调试的工具显著提升了调试效率，使整个过程更加系统化和规范化。
机器学习“捷径”：自动特征工程全面解析
在机器学习项目中，特征工程是影响模型性能的关键步骤。它通过从原始数据中提取出更有用的特征，帮助模型更好地捕捉数据中的模式。然而，传统的特征工程过程往往需要大量的领域知识和实验调整，是一项耗时费力的工作。近年来，自动特征工程（Automated Feature Engineering）技术的兴起，为这
AI基础知识
必会知识
Labelme AI 自动标注版使用说明【附下载链接】
Labelme 是一个开源的图像标注工具，主要用于机器学习和计算机视觉领域的数据集创建。能够帮助用户快速、方便地对图像进行标注，以便为训练模型提供高质量的数据。支持 jpg，jpeg，png，tif，tiff 图像格式，对图像进行多边形矩形、圆形、多段线、线段、点形式的标注，实现AI辅助标注，与手动
AI大模型如何赋能电商行业，引领变革？
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大数据-213 数据挖掘 机器学习理论 - KMeans Python 实现 距离计算函数 质心函数 聚类函数
我们需要定义一个两个长度相等的数组之间欧式距离计算函数，在不直接应用计算结果，只比较距离远近的情况下，我们可以用距离平方和代替距离进行比较，化简开平方运算，从而减少函数计算量。此外需要说明的是，涉及到距离计算的，一定要注意量纲的统一。在定义随机质心生成函数时，首先需要计算每列数值的范围，然后从该范围
